用于电子级六氟丁二烯制备的生产管理控制系统技术方案

本申请涉及智能生产的领域，其具体地公开了一种用于电子级六氟丁二烯制备的生产管理控制系统，其通过人工智能的控制技术，利用深度神经网络模型来分别提取出二碘八氟丁烷的滴加速率和格氏试剂的滴加速率，以及塔釜温度、塔顶冷却温度和热电偶的加热功率在时序维度上的动态隐含关联特征信息，并利用这些特征信息来综合进行热电偶在当前时间点的加热功率值的调整，这样，能够对电子级电子级六氟丁二烯的生产进行有效地管理以提高制备效率和提高能源利用率。提高能源利用率。提高能源利用率。

【技术实现步骤摘要】
用于电子级六氟丁二烯制备的生产管理控制系统


[0001]本专利技术涉及智能生产的领域，且更为具体地，涉及一种用于电子级六氟丁二烯制备的生产管理控制系统。

技术介绍

[0002]电子气体电子级六氟丁二烯 (C4F6) 是最新型的激光刻蚀剂，它可取代现在采用的激光刻蚀剂四氟化碳 (CF4)、六氟乙烷 (C2F6)、八氟丙烷 (C3F8)、八氟环丁烷 (C4F8) 用于 KrF 激光锐利刻蚀半导体电容器图形(patterns)的干法刻蚀工艺，刻蚀线宽可达到90nm以下。同现在使用效果最好的线宽只达到130nm 的刻蚀气体八氟环丁烷 (C4F8) 相比，电子级六氟丁二烯 (C4F6)具有在大气中降解速度快、温室效应小、纵横比高以及选择性高等优点。
[0003]现有诸多用于制备电子级六氟丁二烯的方案，但这些方案或多或少存在一定的缺陷，例如，Gianangelo等报道 (US4654448) 将 11.4gI
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I 与 50ml四氢呋喃 (THF) 混合后，加热至沸腾，缓慢滴加 1M 浓度的格氏试剂 50ml，反应后只得到一种气体2.9g，为全氟丁二烯，收率 71.6％，分析溶液中还有 1g 全氟丁二烯，总收率为 96％。通过实验证实，该过程中生成的气体为全氟丁二烯与全氟环丁烯的混合物，而且异构体全氟环丁烯与全氟丁二烯的沸点相差只有0.8℃，给分离带来很大的困难。同时溶解在溶剂中的全氟环丁烯较难提取，造成产品收率的下降。因此，需要一种用于电子级六氟丁二烯制备的生产管理控制系统。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种用于电子级六氟丁二烯制备的生产管理控制系统，其通过人工智能的控制技术，利用深度神经网络模型来分别提取出二碘八氟丁烷的滴加速率和格氏试剂的滴加速率，以及塔釜温度、塔顶冷却温度和热电偶的加热功率在时序维度上的动态隐含关联特征信息，并利用这些特征信息来综合进行热电偶在当前时间点的加热功率值的调整，这样，能够对电子级电子级六氟丁二烯的生产进行有效地管理以提高制备效率和提高能源利用率。
[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种用于电子级六氟丁二烯制备的生产管理控制系统，其包括：实时数据采集单元，用于获取多个预定时间点的二碘八氟丁烷的滴加速率和格氏试剂的滴加速率，以及，所述多个预定时间点的塔釜温度、塔顶冷却温度和热电偶的加热功率；滴加速度编码单元，用于将所述多个预定时间点的二碘八氟丁烷的滴加速率和格氏试剂的滴加速率分别按照时间维度排列为输入向量后通过训练完成的包含一维卷积层的第一时序编码器以得到第一滴速特征向量和第二滴速特征向量；精馏塔数据编码单元，用于将所述多个预定时间点的塔釜温度、塔顶冷却温度和热电偶的加热功率分别排列为输入向量后通过训练完成的包含一维卷积层的第二时序编码器以得到塔釜温度特征向量、加热功率特征向量和冷却温度特征向量；融合单元，用于融合所述塔釜温度特征向量和所述
加热功率特征向量以得到温度特征向量；精馏塔全局特征单元，用于计算所述温度特征向量相对于所述冷却温度特征向量的转移矩阵作为循环特征矩阵；滴速关联单元，用于将所述第一滴速特征向量的转置向量与所述第二滴速特征向量进行相乘以得到滴速关联特征矩阵；影响单元，用于计算所述滴速关联特征矩阵相对于所述循环特征矩阵的转移矩阵作为分类特征矩阵；以及生产管理控制结果生成单元，用于将所述分类特征矩阵通过训练完成的分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的热电偶的加热功率应增大或应减小。
[0006]在上述用于电子级六氟丁二烯制备的生产管理控制系统中，所述生产管理控制系统，用于对所述第一时序编码器、所述第二时序编码器和所述分类器进行训练的训练模块；其中，所述训练模块，包括：训练数据获取单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括多个预定时间点的二碘八氟丁烷的滴加速率和格氏试剂的滴加速率，以及，所述多个预定时间点的塔釜温度、塔顶冷却温度和热电偶的加热功率；训练滴加速度编码单元，用于将所述多个预定时间点的二碘八氟丁烷的滴加速率和格氏试剂的滴加速率分别按照时间维度排列为输入向量后通过包含一维卷积层的第一时序编码器以得到第一滴速特征向量和第二滴速特征向量；训练精馏塔数据编码单元，用于将所述多个预定时间点的塔釜温度、塔顶冷却温度和热电偶的加热功率分别排列为输入向量后通过包含一维卷积层的第二时序编码器以得到塔釜温度特征向量、加热功率特征向量和冷却温度特征向量；训练融合单元，用于融合所述塔釜温度特征向量和所述加热功率特征向量以得到温度特征向量；训练精馏塔全局特征单元，用于计算所述温度特征向量相对于所述冷却温度特征向量的转移矩阵作为循环特征矩阵；训练滴速关联单元，将所述第一滴速特征向量的转置向量与所述第二滴速特征向量进行相乘以得到滴速关联特征矩阵；训练影响单元，计算所述滴速关联特征矩阵相对于所述循环特征矩阵的转移矩阵作为分类特征矩阵；分类损失计算单元，用于将所述分类特征矩阵通过分类器以得到分类损失函数值；稀疏性隐式限制损失单元，用于计算所述分类矩阵的稀疏性隐式限制损失函数值；以及，训练单元，用于以所述分类矩阵的稀疏性隐式限制损失函数值和所述分类损失函数值的加权和作为损失函数值对所述第一时序编码器、所述第二时序编码器和所述分类器进行训练。
[0007]在上述用于电子级六氟丁二烯制备的生产管理控制系统中，所述滴加速度编码单元，进一步用于：第一输入向量排列子单元，用于将所述多个预定时间点的二碘八氟丁烷的滴加速率和格氏试剂的滴加速率按照时间维度排列为第一速率输入向量和第二速率输入向量；第一全连接编码子单元，用于使用所述第一时序编码器的全连接层以如下公式对所述第一速率输入向量和所述第二速率输入向量进行全连接编码以分别提取出所述第一速率输入向量和所述第二速率输入向量中各个位置的特征值的高维隐含特征，其中，所述公式为：，其中是所述输入向量，是输出向量，是权重矩阵，是偏置向量，表示矩阵乘；第一一维卷积编码子单元，用于使用所述第一时序编码器的一维卷积层以如下公式对所述第一速率输入向量和所述第二速率输入向量进行一维卷积编码以分别提取出所述第一速率输入向量和所述第二速率输入向量中各个位置的特征值间的高维隐含关联特征，其中，所述公式为：
其中，为卷积核在方向上的宽度、为卷积核参数向量、为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，为卷积核的尺寸，表示所述输入向量。
[0008]在上述用于电子级六氟丁二烯制备的生产管理控制系统中，所述精馏塔数据编码单元，进一步用于：第二输入向量排列子单元，用于将所述多个预定时间点的塔釜温度、塔顶冷却温度和热电偶的加热功率按照时间维度排列为第一温度输入向量、第二温度输入向量和功率输入向量；第二全连接编码子单元，用于使用所述第二时序编码器的全连接层以如下公式对所述第一温度输入向量、所述第二温度输入向量和所述功率输入向量进行全连接编码以分别提取出所述第一温度输入向量、所述第二温度输本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于电子级六氟丁二烯制备的生产管理控制系统，其特征在于，包括：实时数据采集单元，用于获取多个预定时间点的二碘八氟丁烷的滴加速率和格氏试剂的滴加速率，以及，所述多个预定时间点的塔釜温度、塔顶冷却温度和热电偶的加热功率；滴加速度编码单元，用于将所述多个预定时间点的二碘八氟丁烷的滴加速率和格氏试剂的滴加速率分别按照时间维度排列为输入向量后通过训练完成的包含一维卷积层的第一时序编码器以得到第一滴速特征向量和第二滴速特征向量；精馏塔数据编码单元，用于将所述多个预定时间点的塔釜温度、塔顶冷却温度和热电偶的加热功率分别排列为输入向量后通过训练完成的包含一维卷积层的第二时序编码器以得到塔釜温度特征向量、加热功率特征向量和冷却温度特征向量；融合单元，用于融合所述塔釜温度特征向量和所述加热功率特征向量以得到温度特征向量；精馏塔全局特征单元，用于计算所述温度特征向量相对于所述冷却温度特征向量的转移矩阵作为循环特征矩阵；滴速关联单元，用于将所述第一滴速特征向量的转置向量与所述第二滴速特征向量进行相乘以得到滴速关联特征矩阵；影响单元，用于计算所述滴速关联特征矩阵相对于所述循环特征矩阵的转移矩阵作为分类特征矩阵；以及生产管理控制结果生成单元，用于将所述分类特征矩阵通过训练完成的分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的热电偶的加热功率应增大或应减小。2.根据权利要求1所述的用于电子级六氟丁二烯制备的生产管理控制系统，其特征在于，所述生产管理控制系统，用于对所述第一时序编码器、所述第二时序编码器和所述分类器进行训练的训练模块；其中，所述训练模块，包括：训练数据获取单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括多个预定时间点的二碘八氟丁烷的滴加速率和格氏试剂的滴加速率，以及，所述多个预定时间点的塔釜温度、塔顶冷却温度和热电偶的加热功率；训练滴加速度编码单元，用于将所述多个预定时间点的二碘八氟丁烷的滴加速率和格氏试剂的滴加速率分别按照时间维度排列为输入向量后通过包含一维卷积层的第一时序编码器以得到第一滴速特征向量和第二滴速特征向量；训练精馏塔数据编码单元，用于将所述多个预定时间点的塔釜温度、塔顶冷却温度和热电偶的加热功率分别排列为输入向量后通过包含一维卷积层的第二时序编码器以得到塔釜温度特征向量、加热功率特征向量和冷却温度特征向量；训练融合单元，用于融合所述塔釜温度特征向量和所述加热功率特征向量以得到温度特征向量；训练精馏塔全局特征单元，用于计算所述温度特征向量相对于所述冷却温度特征向量的转移矩阵作为循环特征矩阵；训练滴速关联单元，将所述第一滴速特征向量的转置向量与所述第二滴速特征向量进行相乘以得到滴速关联特征矩阵；训练影响单元，计算所述滴速关联特征矩阵相对于所述循环特征矩阵的转移矩阵作为分类特征矩阵；分类损失计算单元，用于将所述分类特征矩阵通过分类器以得到分类损失函数值；稀疏性隐式限制损失单元，用于计算所述分类矩阵的稀疏性隐式限制损失函数值；以及训练单元，用于以所述分类矩阵的稀疏性隐式限制损失函数值和所述分类损失函数值的加权和作为损失函数值对所述第一时序编码器、所述第二时序编码器和所述分类器进行训练。3.根据权利要求2所述的用于电子级六氟丁二烯制备的生产管理控制系统，其特征在于，所述滴加速度编码单元，进一步用于：第一输入向量排列子单元，用于将所述多个预定时间点的二碘八氟丁烷的滴加速率和格氏试剂的滴加速率按照时间维度排列为第一速率输入向量和第二速率输入向量；第一全连接编码子单元，用于使用所述第一时序编码器的全连接层以如下公式对所述第一速率输入向量和所述第二速率输入向量进行全连接编码
以分别提取出所述第一速率输入向量和...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄煜，李世荣，廖春洪，傅赞荣，苏方良，
申请(专利权)人：福建省杭氟电子材料有限公司，
类型：发明
国别省市：